1. 本选题研究的目的及意义

随着金融市场的日益复杂化和信息化，传统的人工交易方式已经难以满足投资者对交易效率和准确性的需求。

量化交易作为一种利用计算机技术和数学模型进行自动化交易的方式，近年来在国内外金融市场得到了越来越广泛的应用。

量化交易具有以下优势：
纪律性:量化交易策略基于预先设定的规则执行，避免了情绪化交易，能够更有效地控制风险。

2. 本选题国内外研究状况综述

量化交易作为金融科技领域的前沿方向，近年来在国内外都取得了显著的进展。

1. 国内研究现状

国内的量化交易起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.量化交易策略设计:研究不同的技术指标和交易策略，构建基于机器学习的交易模型，并对策略进行回测和优化，以提高交易系统的盈利能力和风险控制能力。

2.系统架构设计:设计合理的系统架构，包括数据层、逻辑层和展示层，以确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法。

1.文献调研阶段:收集和整理国内外关于量化交易、证券交易辅助系统、机器学习等方面的相关文献，了解该领域的最新研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.需求分析阶段:通过问卷调查、访谈等方式，了解用户的需求和痛点，分析现有证券交易辅助系统的优缺点，确定本系统的功能需求和性能指标。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.将机器学习算法应用于交易策略设计:利用机器学习算法对历史市场数据进行分析，构建预测模型，并根据模型预测结果制定交易策略，以期提高交易系统的收益率和风险控制能力。

2.设计用户友好的可视化操作界面:开发可视化的策略构建工具和交易模拟平台，降低用户使用门槛，让没有编程基础的用户也能轻松构建自己的交易策略并进行模拟交易。

3.整合多种数据源，提供更全面的市场分析:除了传统的股票市场数据外，还将整合新闻资讯、社交媒体等数据，利用自然语言处理技术对这些非结构化数据进行分析，为用户提供更全面的市场分析和投资参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.谢武超,周志华.面向量化交易的股票市场建模与分析[j].软件学报,2021,32(06):1785-1800.

2.王洪武,郭健.基于深度学习的量化投资策略研究综述[j].计算机科学,2020,47(06):1-12.

3.张维,杨青,王正.量化投资策略的算法交易系统设计[j].计算机工程与设计,2020,41(03):626-631.